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隨著(zhù)全球制造業(yè)的快速發(fā)展，傳統工廠(chǎng)面臨著(zhù)諸多挑戰，包括數字化基礎薄弱、生產(chǎn)管理依靠經(jīng)驗、人力資源緊缺等問(wèn)題。而數字孿生技術(shù)作為數字化轉型的新興技術(shù)，為工廠(chǎng)智能化轉型提供了全新的解決思路。文章將探討數字孿生工廠(chǎng)的構建方法與應用，以期為制造企業(yè)實(shí)現智能制造提供參考與指導。 1？數字孿生的概念及內涵 1.1 數字孿生的概念 數字孿生（Digital Twin，DT）是信息科學(xué)與物理工程學(xué)交叉領(lǐng)域中涌現的一個(gè)創(chuàng )新概念。其誕生可以追溯到近二十年前，但其快速發(fā)展期是在物聯(lián)網(wǎng)、大數據、云計算、人工智能等前沿技術(shù)日漸成熟之后。數字孿生概念的核心是基于物理實(shí)體創(chuàng )造精確的數字復制品，并在虛擬空間中模擬實(shí)體的行為反應及生命周期過(guò)程。這樣的數字副本不僅包括靜態(tài)的結構信息，更融合了動(dòng)態(tài)的行為數據，從而能實(shí)時(shí)監控、預測、優(yōu)化與決策以支持物理實(shí)體的運營(yíng)。數字孿生的理念，為實(shí)現高度綜合的物理世界和數字世界的交互提供了技術(shù)基礎。 數字孿生涵蓋三大關(guān)鍵組成部分：物理實(shí)體、虛擬模型與服務(wù)系統的相關(guān)數據。物理實(shí)體是數字孿生的基礎，代表實(shí)際存在的物體或系統，其特征、行為、狀態(tài)和性能是數字孿生模型建模的對象。虛擬模型是數字孿生的核心，通過(guò)利用多源異構數據融合技術(shù)，建立與物理實(shí)體相對應的數字模型，這個(gè)模型能夠反映物理實(shí)體的全生命周期過(guò)程。服務(wù)系統的相關(guān)數據包括了物理實(shí)體與虛擬模型之間的所有交互數據，服務(wù)系統通過(guò)數據驅動(dòng)和智能分析，實(shí)現物理實(shí)體對象和數字世界模型對象之間的映射，可在數字世界對物理實(shí)體的狀態(tài)和行為進(jìn)行全面呈現、精準表達和動(dòng)態(tài)監測。 1.2 數字孿生的內涵 數字孿生以其全面性、高度互動(dòng)性和深層預測力而成為工業(yè)革命 4.0 的支柱之一。它不僅僅是簡(jiǎn)單的虛擬仿真，而是涉及從設計、運營(yíng)到維護等整個(gè)產(chǎn)品生命周期的數字化表示與分析工作。數字孿生包含信息模型的構建、狀態(tài)監測與診斷、預測與優(yōu)化決策和價(jià)值迭代四大方面。首先，數字孿生的構建依賴(lài)于高精度的信息模型。這個(gè)模型通常需要涵蓋物理實(shí)體的幾何形態(tài)、材料屬性、邊界條件和環(huán)境影響等多維度信息，確保虛擬實(shí)體能夠高保真地復現物理實(shí)體。其次，實(shí)時(shí)狀態(tài)監測與診斷依賴(lài)于多樣化傳感器網(wǎng)絡(luò )的部署，其可使數字孿生體捕捉到物理實(shí)體的狀態(tài)數據。 這一過(guò)程會(huì )不斷修正、完善虛擬模型，以便在故障發(fā)生之時(shí)及時(shí)進(jìn)行診斷并發(fā)出告警。再次是預測與優(yōu)化決策，數字孿生可利用其強大的數據處理和分析能力，結合人工智能技術(shù)，對系統未來(lái)的行為和性能進(jìn)行預測。這種預測能力使得企業(yè)可以提前應對潛在問(wèn)題，優(yōu)化資源配置，并做出更明智的決策。例如，在制造業(yè)中，數字孿生可以預測設備的故障時(shí)間，從而優(yōu)化維護計劃，減少停機時(shí)間；在城市管理中，數字孿生可以預測交通流量，優(yōu)化交通信號控制，提高道路利用率。通過(guò)這種方式，數字孿生不僅提供了對現狀的洞察，還為未來(lái)的決策提供了可靠的依據。最后，數字孿生內涵的核心是價(jià)值迭代，它通過(guò)持續地運營(yíng)數據反饋，優(yōu)化虛擬和物理實(shí)體的互動(dòng)，不斷提升系統的性能和效率，推動(dòng)企業(yè)實(shí)現持續的價(jià)值創(chuàng )造。 2？工廠(chǎng)發(fā)展現狀及存在的問(wèn)題 2.1 數字化基礎薄弱 在現代制造業(yè)環(huán)境中，數字化的不足已成為一個(gè)顯著(zhù)的制約因素。許多傳統制造企業(yè)依賴(lài)于人力來(lái)應對日常生產(chǎn)中遇到的挑戰。由于缺少實(shí)時(shí)數據監控和分析系統，企業(yè)無(wú)法及時(shí)掌握生產(chǎn)線(xiàn)的實(shí)時(shí)狀態(tài)，比如設備運行狀況、生產(chǎn)進(jìn)度、產(chǎn)品質(zhì)量等關(guān)鍵信息，進(jìn)而導致生產(chǎn)管理和決策的滯后和不準確。這不僅降低了生產(chǎn)效率，而且增加了產(chǎn)品缺陷率和生產(chǎn)成本，最終影響了企業(yè)的市場(chǎng)競爭力。此外，信息技術(shù)基礎設施的缺乏也大大限制了企業(yè)數字化轉型和升級的能力，使其無(wú)法充分利用先進(jìn)的數字技術(shù)來(lái)優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程和提高生產(chǎn)靈活性。 傳統的自動(dòng)化技術(shù)應用主要集中在機械化操作和簡(jiǎn)單程序控制上，缺乏對環(huán)境變化的感知和適應能力，局限性明顯，難以滿(mǎn)足日益增長(cháng)的柔性生產(chǎn)需求。當生產(chǎn)任務(wù)或產(chǎn)品規格發(fā)生變化時(shí)，這些設備往往需要進(jìn)行煩瑣的手動(dòng)調整，這將導致生產(chǎn)效率的降低。缺乏智能決策支持的自動(dòng)化設備無(wú)法及時(shí)響應生產(chǎn)過(guò)程中的突發(fā)情況，這種情況會(huì )影響到生產(chǎn)穩定性和產(chǎn)品質(zhì)量，限制了企業(yè)在激烈市場(chǎng)競爭中的應對需求變化的能力。 2.2 問(wèn)題分析依靠個(gè)人經(jīng)驗 傳統工廠(chǎng)在處理生產(chǎn)問(wèn)題時(shí)，往往依賴(lài)于工人或技術(shù)人員的經(jīng)驗進(jìn)行分析和解決。對于生產(chǎn)鏈較長(cháng)、工序復雜的情況，這種方式不僅效率低下，而且無(wú)法精確診斷并解決問(wèn)題。大量的生產(chǎn)數據和歷史記錄僅以紙質(zhì)形式存在，對于這類(lèi)數據，企業(yè)缺乏有效的數據分析手段，難以實(shí)現對生產(chǎn)問(wèn)題的系統性追蹤和分析。這不僅會(huì )導致同一類(lèi)生產(chǎn)問(wèn)題反復出現，而且會(huì )對產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)效率的提升構成嚴重阻礙。在快速變化的市場(chǎng)環(huán)境中，這種效率低下、響應遲緩的處理方式使企業(yè)難以適應市場(chǎng)的快速變化，影響了企業(yè)的競爭力。 2.3 人力資源缺乏且成本高昂 近年來(lái)，隨著(zhù)勞動(dòng)年齡人口的減少和人口紅利的消失，工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域面臨著(zhù)人力資源緊缺的問(wèn)題。同時(shí)，新一代年輕人對傳統工業(yè)生產(chǎn)工作興趣下降，比起投入傳統工業(yè)生產(chǎn)，他們更愿意探索其他行業(yè)和領(lǐng)域以實(shí)現個(gè)人潛能，這種情況加劇了工廠(chǎng)的人力資源困境。此外，在人力成本壓力和工作環(huán)境缺陷的影響下，工廠(chǎng)員工流動(dòng)率明顯提高。近年來(lái)機器人和自動(dòng)化技術(shù)的需求急劇增長(cháng)，這是由于企業(yè)期望通過(guò)技術(shù)手段彌補人力短缺。然而，機器人技術(shù)的引進(jìn)和應用也面臨著(zhù)成本高昂、技術(shù)熟練度不足等挑戰。 2.4 軟件硬件生態(tài)割裂 多數傳統工廠(chǎng)在技術(shù)應用上存在明顯的軟硬件分離問(wèn)題，軟件和硬件系統大多獨立運行，缺乏有效的互聯(lián)互通和數據整合能力。這種割裂不僅影響了信息流通的實(shí)時(shí)性和決策的效率，對于工業(yè)自動(dòng)化和智能化的進(jìn)程推動(dòng)構成了巨大障礙。目前企業(yè)普遍缺乏能夠將硬件設備和軟件系統無(wú)縫連接的綜合解決方案，這使得生產(chǎn)過(guò)程中的數據收集、分析和應用變得復雜且低效。這種生態(tài)割裂損害了企業(yè)的整體運營(yíng)效率，限制了企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中的優(yōu)化和創(chuàng )新能力，難以滿(mǎn)足市場(chǎng)對于高效、靈活生產(chǎn)的需求。 2.5 IT/OT 融合困難 工業(yè)技術(shù)（IT）與運營(yíng)技術(shù)（OT）之間的融合面臨著(zhù)重大挑戰。盡管兩者在理論上具有相互補充和強化的潛力，但在實(shí)際操作中，它們之間存在著(zhù)一系列的技術(shù)和管理障礙。例如，數據網(wǎng)絡(luò )的傳輸接口、標準的統一以及在邊緣控制和云端連接方面的技術(shù)兼容性問(wèn)題。此外，從組織結構層面看，IT 與 OT 的利益差異也是影響兩者融合的重要因素。兩者缺乏有效的溝通和協(xié)作機制，使得信息系統與工業(yè)系統之間難以實(shí)現深度整合，阻礙了企業(yè)智能制造和工業(yè) 4.0 戰略的實(shí)施。 3？面向智能制造的數字孿生工廠(chǎng)構建方法及應用 3.1 設計階段 在生產(chǎn)籌劃的初始階段，企業(yè)可借助云計算平臺，利用專(zhuān)業(yè)設計工具和知識管理系統，構建出產(chǎn)品的初步設計模型，進(jìn)而發(fā)展出數字孿生體的基礎模型。接著(zhù)，通過(guò)應用運動(dòng)學(xué)和其他物理學(xué)原理進(jìn)行仿真優(yōu)化，對產(chǎn)品設計與制造流程進(jìn)行精細化調整。利用云平臺提供的虛擬環(huán)境，企業(yè)能夠在虛擬空間內執行生產(chǎn)模擬，借此對實(shí)體產(chǎn)品的制造過(guò)程及其可用性進(jìn)行全面評估。這一系列的仿真與驗證活動(dòng)，確保了產(chǎn)品可以順暢過(guò)渡至實(shí)際生產(chǎn)階段。至此，數字孿生體不僅能夠模擬實(shí)體產(chǎn)品的物理屬性，還能夠動(dòng)態(tài)生成反映用戶(hù)需求的數據。 3.2 生產(chǎn)控制階段 生產(chǎn)任務(wù)在云端的生產(chǎn)管理平臺中受到監管，并且將實(shí)時(shí)性較高的調度和控制任務(wù)交由邊緣計算層處理。制造過(guò)程結合了現實(shí)設備與數字技術(shù)應用，工廠(chǎng)的數字孿生在利用云平臺部署的數字環(huán)境中對制造過(guò)程進(jìn)行控制。實(shí)體工廠(chǎng)中的機械和傳感器構成的物聯(lián)網(wǎng)系統位于現場(chǎng)運行層，它們透過(guò)如時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò )（Time Sensitive Network，TSN）、5G 等低延遲網(wǎng)絡(luò )技術(shù)，并通過(guò) OPCUA等行業(yè)標準協(xié)議與邊緣計算層交換數據。數字孿生中的數據處理模塊將根據不同來(lái)源數據的特點(diǎn)，對其采取相應處理。 一方面，數據處理模塊可以通過(guò)與數字孿生系統在控制層面上的直接交互，獲得預測性數據，并在此過(guò)程中對數據處理進(jìn)程進(jìn)行優(yōu)化和控制，實(shí)現了數字空間對物理空間的調控；另一方面，邊緣計算層負責篩選、組織、分析并過(guò)濾所有數據，將從中提取到的信息上傳到云平臺的基礎層，推動(dòng)整個(gè)云平臺架構中的信息與物理操作同步，并在數據庫系統中存儲這些信息，建立起研究和深層挖掘云端資源的數據基礎。這對于制造過(guò)程的數字化提供了預測性和優(yōu)化性的數據支持。從整體上看，在生產(chǎn)控制階段，數字孿生技術(shù)主要負責實(shí)時(shí)整合多源傳感器數據和對模型的管理控制。 3.3 運維階段 在產(chǎn)品投入使用后的運維階段中，數字孿生技術(shù)繼續扮演著(zhù)關(guān)鍵角色。通過(guò)由數字孿生技術(shù)生成的數字模型，制造商能夠持續監控和分析產(chǎn)品或系統在實(shí)際運行中的表現。具體來(lái)說(shuō)，運維團隊可以利用數字孿生技術(shù)實(shí)時(shí)模擬和預測產(chǎn)品的性能狀況，提前發(fā)現潛在問(wèn)題并優(yōu)化維護策略。對于設備管理者而言，數字孿生技術(shù)提供了一個(gè)虛擬平臺，用于模擬產(chǎn)品在各種實(shí)際使用場(chǎng)景下的表現，并實(shí)時(shí)監控其運行狀態(tài)。這使得運維人員能夠進(jìn)行預測性維護和主動(dòng)性能優(yōu)化，顯著(zhù)提升了設備的可靠性和使用壽命。對于成品提供商來(lái)說(shuō)，數字孿生技術(shù)同樣適用。它可用于模擬產(chǎn)品的實(shí)際使用場(chǎng)景，監控產(chǎn)品運行狀態(tài)，從而實(shí)現預測性維護和性能優(yōu)化，有效促進(jìn)產(chǎn)品構建與后期運維的協(xié)同。生產(chǎn)企業(yè)可以在虛擬環(huán)境中檢測潛在的質(zhì)量或安全問(wèn)題，并在物理產(chǎn)品制造前進(jìn)行必要的調整。通過(guò)數字孿生體所部署的云平臺，供應商、技術(shù)團隊與客戶(hù)之間可以實(shí)現數據共享和協(xié)作。在運維過(guò)程中，運維人員可通過(guò)數字孿生體實(shí)時(shí)監控產(chǎn)品的地理位置、環(huán)境因素、工作狀態(tài)和健康狀況，并將這些信息匯總至云端數據庫，方便業(yè)務(wù)負責人訪(fǎng)問(wèn)、管理。 4？數字孿生技術(shù)工廠(chǎng)應用實(shí)例 在智能化制造工廠(chǎng)的應用中，數字孿生技術(shù)發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。如圖 1 為智能化制造工廠(chǎng)的運行狀況，工廠(chǎng)內的每一臺設備和生產(chǎn)環(huán)節都被數字化為虛擬模型，這些虛擬模型與實(shí)際物理設備實(shí)時(shí)同步，確保監測和優(yōu)化生產(chǎn)過(guò)程的準確性。通過(guò)數字孿生技術(shù)，工廠(chǎng)能夠模擬和預測設備的運行狀況，同時(shí)應用機器學(xué)習模型進(jìn)行數據分析，以預警潛在的故障，從而實(shí)現預防性維護，避免生產(chǎn)中斷。這種技術(shù)還可以協(xié)助工廠(chǎng)實(shí)現生產(chǎn)流程的優(yōu)化和資源的合理配置，通過(guò)虛擬試驗和仿真，加速產(chǎn)品研發(fā)周期，并降低試錯成本。 圖 1 應用數字孿生技術(shù)的智能化制造工廠(chǎng) 圖1 中的智能化制造工廠(chǎng)采用自動(dòng)化導向車(chē)（AGV）搬送設備、自動(dòng)上下料機械手和機器人換刀系統進(jìn)行無(wú)干預操作，與二維碼追蹤系統結合，確保加工過(guò)程服從全程溯源原則。此外，工廠(chǎng)內部裝配了加工車(chē)間數據展示屏，以增強生產(chǎn)數據的可視化，確保生產(chǎn)流程的完全透明化。同時(shí)，工廠(chǎng)內部構建了包含多級預警和應急響應計劃的機制，旨在高效處理生產(chǎn)壓力和調度難題。智能化制造工廠(chǎng)的實(shí)施數據表明，通過(guò)數字孿生技術(shù)的應用，人力資源效率得到提升，出入庫工作效率提升 40% 以上，線(xiàn)邊庫占地面積降低 42%，工具刀具更換時(shí)間縮減并且備用刀柄數量減少，這些改進(jìn)顯著(zhù)提升了物流周轉效率及生產(chǎn)現場(chǎng)工作效率。 5？結語(yǔ) 數字孿生作為工廠(chǎng)數字化轉型的重要手段，在提高生產(chǎn)效率、優(yōu)化管理決策、應對市場(chǎng)變化等方面展現出了巨大潛力。本文通過(guò)分析數字孿生技術(shù)在設計、生產(chǎn)控制和運維等各個(gè)階段的應用，闡明了其可為工廠(chǎng)實(shí)現智能化生產(chǎn)提供全面的技術(shù)支持。隨著(zhù)數字孿生技術(shù)的不斷發(fā)展與應用，工廠(chǎng)將轉向更加智能、高效的生產(chǎn)模式，從而實(shí)現持續發(fā)展，提升競爭優(yōu)勢。 來(lái)源：新工業(yè)網(wǎng) 中服云（www.cserver.com.cn）——長(cháng)期致力于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺及工業(yè)APP的研發(fā)和服務(wù)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)業(yè)界領(lǐng)先。全力打造自動(dòng)數據采集獲取技術(shù)+數據分析價(jià)值挖掘技術(shù)兩個(gè)核心技術(shù)，基于“平臺+APPS”的產(chǎn)品架構思想。從數字化底座、到智能化生產(chǎn)、再到生產(chǎn)環(huán)境的智能化，形成了完整的“中服云”數智化產(chǎn)品品牌。致力于業(yè)務(wù)層和物理層的深度融合，從根本上解決智能化的核心問(wèn)題。 |
